Modular Agent 的多步规划与调度策略怎么设计？

先这样答

我的设计是先把复杂任务拆成子任务 DAG，再按依赖关系安排执行。每个节点代表一个子任务，边表示前置任务和后续任务之间的依赖。调度时做拓扑排序，先执行没有前置依赖的节点。遇到互不依赖的步骤，就让它们并发执行。DAG 加并发是这个问题的关键。

执行过程中，我不会完全照着最初的计划走。系统要读取中间结果，并根据结果重新规划后续步骤。如果结果符合预期，就继续执行剩余节点。如果结果改变了后续任务的条件，就调整 DAG 或执行顺序。出现错误时，我按三级方式处理：先重试当前任务；重试仍然失败，就回退到前一个可用步骤；如果回退也无法解决，就交给人工介入。这样既能利用并发减少等待，也能根据实际结果调整计划。

面试官会怎么追问

• 「为什么要用 DAG，而不是按固定顺序执行？」 DAG 能明确表达子任务之间的依赖关系。拓扑排序可以保证前置任务先完成。互不依赖的节点可以并发执行，所以计划不会被固定串行流程限制。

• 「中间结果和原计划不一致时，你怎么重新规划？」 先判断中间结果影响了哪些后续节点。对仍然有效的部分继续执行，对受影响的部分重新安排。必要时修改后续 DAG，再按新的依赖关系执行。

• 「任务失败时，重试、回退和人工介入怎么选择？」 先重试当前任务，处理可能暂时出现的错误。多次重试仍失败，就回退到前一个可用步骤。回退无法继续时，再交给人工介入，避免系统继续执行错误计划。

回答的坑

• 只说多步规划，不说子任务 DAG、拓扑排序和并发执行，容易漏掉关键得分点。
• 只描述初始计划，不说明如何根据中间结果重新规划，也没有交代错误恢复层级。